RACOON freut sich, mit der neuen Förderphase des NUM in die Verlängerung zu gehen! Das Radiological Cooperative Network ist die Plattform für Bildgebungsdaten des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM). Sie besteht aus dezentralen RACOON-Nodes an allen Universitätsklinika sowie einer zentralen RACOON-Central-Einheit. Dieses Netzwerk ermöglicht es, Bild- und Klinikdaten strukturiert zu erfassen sowie föderiert und zentral auszuwerten. Dabei kommen moderne Plattformen zum Einsatz, um KI-gestützte Segmentierung und Radiomics-Workflows zu realisieren.
RACOON schafft damit die Grundlage für:
- die Bereitstellung quantitativ valider Bilddaten
- die Entwicklung von KI-Tools zur Diagnostik und Prognose
- flächendeckende Forschung an bundesweiten Kohorten
- Ergebnistransfer in klinische Routine sowie Frühwarnsysteme
Die nun bevorstehende Verlängerung ist eine Anerkennung unserer gemeinsamen Arbeit – und ein Ansporn, den erfolgreichen Weg fortzusetzen.
In diesem Sinne freuen wir uns, in Kürze einige Einblicke und Erfolgsberichte aus unserer bisherigen Zusammenarbeit mit Ihnen zu teilen.
Fortschritte in den Teilprojekten:
RACOON FADEN – Früherkennung von Adenomyose und Endometriose
Obwohl beide Erkrankungen häufig auftreten, gestaltet sich die Diagnose nach wie vor schwierig. Das FADEN-Projekt nutzt MRT-basierte Bildgebung, um strukturelle Merkmale der Gebärmutter zu erfassen, und setzt diese mit klinischer Symptomatik in Beziehung. Bisher wurden 339 MRTs bei 145 Patient:innen und 78 Proband:innen durchgeführt. Erste Erkenntnisse deuten darauf hin, dass die Kontraktilität des Uterus ein aussagekräftigerer Biomarker sein könnte als die bislang häufig herangezogene Dicke der sogenannten Junktionalzone.
RACOON-RESCUE – Radiologische Versorgung bei kindlichen NHL
Zur Verbesserung der Diagnostik bei Non-Hodgkin-Lymphomen (Gruppe von Krebserkrankungen des lymphatischen Systems) im Kindesalter entsteht ein deutschlandweiter, pseudonymisierter Bild- und Klinikdatensatz mit bis zu 980 Fällen. Ein KI-gestützter Workflow, neue Segmentierungstools und ein strukturiertes Befundungsschema wurden erfolgreich implementiert. Erste Publikationen befinden sich in Vorbereitung.
RACOON CORE-PE – KI für Lungenembolie-Prognose
Ziel ist die KI-gestützte Verbesserung der individuellen Risikoabschätzung bei akuter Lungenembolie. In einem standortübergreifenden Setting wurden über 1.600 Patient:innen eingeschlossen. Neben strukturierter Befundung wird derzeit eine KI-basierte Bildsegmentierung durchgeführt. Erste Ergebnisse werden in Kürze erwartet.
RACOON PDAC & PRECISE-MD – Patientenindividuelle Therapieentscheidung beim Pankreaskarzinom und hepatozellulären Karzinom
Mithilfe umfangreicher Real-World-Daten soll eine präzise Vorhersage des Therapieansprechens bei Adenokarzinom der Bauchspeicheldrüse und hepatozellulärem Karzinom ermöglicht werden. In der Studie werden Bild- und klinische Daten verknüpft, um prädiktive Biomarker zu identifizieren. Diese sollen als Grundlage für fundierte, patientenindividuelle Therapieentscheidungen in der klinischen Praxis dienen. Die Phase der statistischen Auswertung hat nun begonnen und erste vielversprechende Ergebnisse werden in Kürze erwartet.